جدیدترین یافته‌های علم نجوم

به گزارش سرویس ترجمه ایمنا، علم نجوم در سال‌های اخیر با سرعت زیادی تکامل یافته است و رشد قابل‌توجهی را تجربه کرده است. اخترشناسان در حال حاضر ابزارهای فناوری مناسب و ابزارهای علم داده شامل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در اختیار دارند تا توانایی خود برای درک رویدادهای نجومی بسیار پیچیده را تکمیل کنند. با پدیدار شدن تلسکوپ‌های بزرگ‌تر، تکنیک‌های تصویربرداری و توسعه ابزارهای مجهز باعث شده است اخترشناسان با بخش عظیمی از داده مواجه شوند. به طور کلی، دانشمندان امیدوارند که با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، که در آن مجموعه عظیمی از اطلاعات به مدل‌های تحلیلی جدید تبدیل می‌شوند، به نتایج مهمی در زمینه علم نجوم دست پیدا کنند.

رمزگشایی داده‌های نجومی

با وجود اینکه در حال حاضر ابزارهای جمع‌آوری داده‌ها در دسترس است، اما روش‌های رمزگشایی آن‌ها هنوز در حال تکامل است، این یکی از چالش‌های اصلی تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها است. با پیشرفت فناوری و تولید ابزارهای خاص، تغییر الگوی پژوهش در نجوم صورت گرفته است و از فرضیه‌محور بودن به داده‌محور بودن تبدیل شده است.

ایجاد مدل‌هایی برای ارزیابی داده‌های نجومی

حجم انبوه داده‌های نجومی، تجزیه و تحلیل انسانی را تقریباً غیرممکن کرده است. برای نمونه، در صورتی که یک تیم تحقیقاتی قصد داشته باشد پروژه Galaxy Zoo را انجام دهد، باید ۲۴ ساعت شبانه‌روز و هفت روز هفته به مدت سه تا پنج سال کار کند. به همین دلیل، راه‌حل این مشکل ایجاد مدل‌های جدید علم داده برای اندازه‌گیری مجموعه داده‌های بزرگ و شبیه‌سازی است. مجموعه داده‌ها شامل داده‌های بررسی سیارات فراخورشیدی، داده‌های مأموریت‌های خورشیدی، بررسی‌های آسمان در طول موج‌های مختلف و شبیه‌سازی‌های نجومی در مقیاس بزرگ است. این مدل‌ها به اخترشناسان کمک می‌کند به اهداف مهم تحقیقاتی خود برسند.

کسب آگاهی بیشتر از خورشید

خورشید که بزرگ‌ترین منبع انرژی بالقوه برای سیاره زمین است، بخش مهمی از انرژی پاک را تشکیل می‌دهد. با این وجود، درک ما از خورشید به داده‌هایی محدود می‌شود که دانشمندان قادر به جمع‌آوری آن‌ها هستند. به این منظور، دانشمندان ایالات متحده و ژاپن یک مدل شبکه عصبی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و شبیه‌سازی متعدد ارائه می‌کند تا داده‌های بیشتری در مورد ماهیت خورشید، حرکت و دمای آن در دسترس افراد قرار دهد. این تکنیک در زمینه‌های دیگر مانند فیزیک پلاسما، دینامیک سیالات و سایر علوم نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد.